欢迎来到
扫码阅读
手机扫码阅读
使用pandas_profiling对数据探索性分析
319 2024-10-27
我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文：
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
pandas_profiling简介
pandas_profiling是一个基于pandas的数据分析工具，它可以快速分析DataFrame数据并生成报告，简化数据分析流程。其功能包括计算统计量、绘制频数分布直方图、检测缺失值、相关性检测、异常值标注和生成图表等，有助于数据分析和特征工程。
安装pandas_profiling
通过pip命令安装pandas_profiling后，可通过import语句导入使用。
pandas_profiling使用
使用pandas_profiling非常简单，只需对DataFrame调用profile_report方法。生成的报告包括数据概览、变量统计量、相关性、缺失值和警告等内容，使得用户能快速了解数据集的情况。
为报告设置标题
可以使用title参数设置报告的自定义标题。
保存报告到文件
使用to_file方法可以将报告保存为html文件。
自定义报告内容
minimal参数可以控制报告内容，设为True时将只包含概览和变量分析，也可以单独控制展示的内容。适用于简单和复杂的数据集，帮助快速探索数据关系。
想要了解更多内容？
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
相关推荐
three进阶——动画系统（Animation system）
Python学习杂记的其他文章
OR-tools使用介绍（一）
Or-tools是谷歌人工智能系列的运筹优化包，非常良心的开源工具包了。
组建国家数据局，加快数字领域建设。
2023年3月7日，国务院机构改革方案中提出组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，
常用的9个机器学习模型介绍
机器学习在近年来广泛应用于各个领域，并涌现出众多常用模型。本文将详细介绍9个机器学习常用模型。
Python机器学习常用库介绍
在 Python 的机器学习领域，有许多常用且强大的库。这些库提供了各种工具和功能，使得开发者能够轻松地构建、训练和部署机器学习模型。
运筹优化工具库介绍（一）
运筹优化问题有时候极其复杂，我们可以使用运筹优化工具库帮助数学建模，解决复杂的最优化问题。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线
